Galería de mapas mentales Lista de bibliotecas de PYTHON
Clasificación de aplicaciones de la biblioteca de Python, la lista de bibliotecas de Python proporciona a los desarrolladores recursos valiosos, les ayuda a utilizar Python de forma más eficaz para resolver problemas prácticos y promueve el desarrollo de toda la comunidad de Python.
Editado a las 2024-02-15 21:03:36,Este es un mapa mental sobre una breve historia del tiempo. "Una breve historia del tiempo" es una obra de divulgación científica con una influencia de gran alcance. No sólo presenta los conceptos básicos de cosmología y relatividad, sino que también analiza los agujeros negros y la expansión. del universo. temas científicos de vanguardia como la inflación y la teoría de cuerdas.
¿Cuáles son los métodos de fijación de precios para los subcontratos de proyectos bajo el modelo de contratación general EPC? EPC (Ingeniería, Adquisiciones, Construcción) significa que el contratista general es responsable de todo el proceso de diseño, adquisición, construcción e instalación del proyecto, y es responsable de los servicios de operación de prueba.
Los puntos de conocimiento que los ingenieros de Java deben dominar en cada etapa se presentan en detalle y el conocimiento es completo, espero que pueda ser útil para todos.
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Los puntos de conocimiento que los ingenieros de Java deben dominar en cada etapa se presentan en detalle y el conocimiento es completo, espero que pueda ser útil para todos.
Lista de bibliotecas de PYTHON
1. Desarrollo web:
* jQuery: biblioteca JavaScript utilizada para simplificar el recorrido de documentos HTML, el procesamiento de eventos, la animación y otras operaciones.
* Bootstrap: un marco de interfaz de usuario de código abierto para crear rápidamente sitios web y aplicaciones web con diseño responsivo.
* React: una biblioteca de JavaScript desarrollada por Facebook, utilizada para crear interfaces de usuario y mejorar la eficiencia del desarrollo mediante la componenteización.
* Vue: un marco de JavaScript liviano para crear interfaces de usuario con un alto grado de flexibilidad y escalabilidad.
* Angular: Un framework JavaScript desarrollado por Google, utilizado principalmente para el desarrollo de aplicaciones de una sola página.
2. Procesamiento y análisis de datos:
* NumPy: biblioteca de Python, utilizada para admitir una gran cantidad de cálculos matemáticos y científicos, proporcionando operaciones eficientes de matrices multidimensionales.
* Pandas: biblioteca de análisis de datos de Python, que proporciona limpieza, procesamiento, análisis de datos y otras funciones.
* SciPy: biblioteca de computación científica de Python, que proporciona muchas funciones y algoritmos utilizados en los campos de las matemáticas, la ciencia y la ingeniería.
* Matplotlib: biblioteca de dibujo de Python, utilizada para dibujar varios gráficos y efectos de visualización estáticos, dinámicos e interactivos.
3. Aprendizaje automático:
* scikit-learn: biblioteca de aprendizaje automático de Python, que proporciona la implementación de varios algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
* TensorFlow: un marco de aprendizaje automático desarrollado por Google que respalda la construcción y el entrenamiento de redes neuronales y de aprendizaje profundo.
* PyTorch: el marco de aprendizaje automático desarrollado por Facebook también admite la construcción y el entrenamiento de redes neuronales y de aprendizaje profundo.
* Keras: una API de red neuronal de alto nivel basada en TensorFlow o Theano para construir y entrenar rápidamente modelos de aprendizaje profundo.
4. Procesamiento del lenguaje natural:
* NLTK: biblioteca de procesamiento de lenguaje natural de Python, que proporciona procesamiento de texto, segmentación de palabras, etiquetado de partes del discurso, análisis sintáctico y otras funciones.
* spaCy: biblioteca de procesamiento de lenguaje natural de Python, que proporciona modelos de lenguaje y procesamiento de texto eficientes y precisos.
* Gensim: biblioteca de Python para tareas como modelado de temas y análisis de similitud de documentos.
5. Procesamiento de imágenes y videos:
* OpenCV: una biblioteca de visión por computadora de código abierto que proporciona procesamiento de imágenes, análisis de video, extracción de características y otras funciones.
* PIL (o Pillow): biblioteca de procesamiento de imágenes de Python, que proporciona lectura, procesamiento, guardado de imágenes y otras funciones.
* FFmpeg: un conjunto de herramientas de procesamiento de audio y video de código abierto que proporciona codificación, decodificación, conversión, procesamiento de transmisión de medios de audio y video y otras funciones.
6. Operaciones de base de datos
SQLAlchemy: el kit de herramientas SQL de Python y el sistema de mapeo relacional de objetos (ORM) proporciona a los desarrolladores de aplicaciones un conjunto completo de modelos de persistencia de nivel empresarial.
Django ORM: la propia herramienta de mapeo relacional de objetos de Django permite a los desarrolladores usar Python para procesar bases de datos.
Mongoose: la herramienta de modelo de objetos de MongoDB proporciona una API elegante para que Node.js procese datos de MongoDB.
7. Programación de red y clientes HTTP.
Solicitudes: la biblioteca cliente HTTP de Python simplifica el envío de solicitudes HTTP.
Axios: Cliente HTTP basado en promesas para el navegador y Node.js.
Socket.IO: Biblioteca de comunicación en tiempo real, bidireccional y basada en eventos.
8. Prueba
pytest: un marco de pruebas maduro y con todas las funciones para Python.
Jest: un marco de pruebas de código abierto para JavaScript que se centra en la simplicidad y la claridad.
JUnit: un marco de prueba de unidades de programación para Java.
9. Seguridad
OWASP Top 10: no es una biblioteca, sino un conjunto de recomendaciones y estándares para la seguridad de aplicaciones web.
bcrypt: biblioteca multiplataforma para hash de contraseñas.
OpenSSL: una potente biblioteca criptográfica de Secure Sockets Layer que incluye importantes algoritmos de cifrado, funciones de gestión de encapsulación de certificados y claves comunes y protocolos SSL, y proporciona un amplio conjunto de aplicaciones para pruebas u otros fines.
10. Registro y monitoreo
Log4j: marco de registro de Java.
Logback: un marco de registro de Java diseñado como sucesor de Log4j.
Prometheus: un conjunto de herramientas de alerta y monitoreo de sistemas de código abierto.
11. Implementación y automatización
Docker: tecnología de contenedorización que hace que la implementación de aplicaciones sea más fácil y consistente.
Kubernetes: un sistema de orquestación de contenedores de código abierto que implementa, escala y administra automáticamente aplicaciones en contenedores.
Ansible: Herramienta para automatizar la gestión e implementación de infraestructura de TI.
12. Interfaz gráfica de usuario (GUI)
Tkinter: biblioteca GUI estándar de Python.
Qt: Biblioteca GUI C multiplataforma, también con enlaces de Python (como PyQt o PySide).
Electron: una biblioteca de código abierto para crear aplicaciones de escritorio multiplataforma utilizando JavaScript, HTML y CSS.
13. Desarrollo de juegos
Unity: un motor de desarrollo de juegos multiplataforma que admite lenguajes como C# y JavaScript.
Unreal Engine: un motor avanzado utilizado principalmente para el desarrollo de juegos AAA.
Pygame: biblioteca de desarrollo de juegos Python.
14. Algoritmos y estructuras de datos
Google Guava: biblioteca principal de Java, que proporciona muchas estructuras de datos e implementaciones de algoritmos útiles, como mapeo de valores múltiples, colecciones de rangos, gráficos, etc.
C STL (Biblioteca de plantillas estándar): la biblioteca estándar de C, que contiene una serie de clases de plantillas y funciones que se utilizan para abordar problemas comunes de algoritmos y estructuras de datos.
Módulo de colecciones de Python: parte de la biblioteca estándar de Python, proporciona muchas estructuras de datos útiles, como Counter, defaultdict, OrderedDict, etc.
15. Concurrencia y subprocesos múltiples
API de concurrencia de Java: un conjunto completo de API de concurrencia y subprocesos múltiples proporcionadas por Java, que incluyen subprocesos, bloqueos, variables atómicas, colecciones concurrentes, etc.
Módulos de subprocesos y multiprocesamiento de Python: la biblioteca estándar de Python proporciona soporte para subprocesos y procesos múltiples.
GoRoutines: un mecanismo de concurrencia ligero proporcionado por el lenguaje Go para implementar concurrencia en programas Go.
16. Serialización y deserialización
Protocol Buffers (protobuf): un protocolo de serialización de datos desarrollado por Google que admite múltiples idiomas y tiene alta eficiencia y compatibilidad hacia adelante.
JSON.NET: un marco JSON de alto rendimiento en la plataforma .NET para manejar la serialización y deserialización de datos JSON.
PyYAML: un analizador y generador de YAML para Python que maneja la serialización y deserialización de datos YAML.
17. Computación y visualización científica
Mayavi: una biblioteca de visualización 3D basada en Python que proporciona funciones ricas de visualización de datos científicos.
Plotly: una biblioteca de visualización de datos de código abierto que admite Python, R, MATLAB y otros lenguajes, y puede crear gráficos interactivos en 2D y 3D.
D3.js: biblioteca JavaScript para crear documentos basados en datos. Le permite vincular datos arbitrarios al DOM y luego aplicar transformaciones basadas en datos al documento. Utilizándolo puedes crear varias visualizaciones de datos.
18. Comunicación en tiempo real
WebSocket: protocolo que proporciona comunicación full-duplex a través de una única conexión TCP. Muchas bibliotecas admiten WebSocket, como la `WebSocket API` de JavaScript, la biblioteca `websockets` de Python, etc.
SignalR: biblioteca ASP.NET para simplificar el proceso de agregar funcionalidad web en tiempo real a aplicaciones web.
Socket.IO: una biblioteca de JavaScript para aplicaciones en tiempo real que permite la comunicación bidireccional basada en eventos en tiempo real entre el navegador y el servidor.
19. Procesamiento de correo electrónico
Módulos smtplib y correo electrónico de Python: biblioteca estándar de Python para enviar y recibir correos electrónicos.
JavaMail API: API de procesamiento de correo en la plataforma Java para enviar y recibir correos electrónicos.
Nodemailer: un módulo para Node.js utilizado para enviar correos electrónicos.
20. Mapas y Sistemas de Información Geográfica (SIG)
Folleto: biblioteca JavaScript para mapas interactivos aptos para dispositivos móviles.
OpenLayers: una biblioteca JavaScript de código abierto para crear aplicaciones de mapas y SIG.
Geopandas: un proyecto de código abierto en Python que facilita el trabajo con datos geoespaciales en Python.
21. Reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural (continuación)
Rasa NLU: una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural de código abierto centrada en la creación de asistentes de texto y chatbots.
spaCy (continuación): Además de las funciones mencionadas anteriormente, spaCy también incluye funciones como el reconocimiento de entidades nombradas y el análisis de sintaxis de dependencia.
Kaldi: una caja de herramientas de reconocimiento de voz de código abierto, ampliamente utilizada en la investigación sobre reconocimiento de voz.
22. Comercio electrónico y pagos
Stripe: una plataforma de pagos que proporciona API para procesar pagos en línea, con bibliotecas en varios idiomas.
SDK de PayPal: kits de desarrollo de software para integrar servicios de pago de PayPal.
Shopify API: API y biblioteca que brindan servicios de integración para tiendas de comercio electrónico.
23. Computación y almacenamiento en la nube
SDK de AWS: kits de desarrollo de software proporcionados por Amazon Web Services para acceder a su amplia gama de servicios en la nube.
Bibliotecas cliente de Google Cloud: bibliotecas cliente para acceder a los servicios de Google Cloud Platform.
SDK de Azure: kits de desarrollo de software de Microsoft Azure para crear y administrar recursos de Azure.
24. Internet de las cosas (IoT)
MQTT (Message Queuing Telemetry Transport): protocolo ligero de transporte de mensajes de publicación/suscripción, comúnmente utilizado en proyectos de IoT. Existen bibliotecas para varios idiomas, como Paho MQTT.
Bibliotecas Raspberry Pi: varias bibliotecas proporcionadas para la plataforma de hardware Raspberry Pi para crear proyectos de IoT.
Bibliotecas Arduino: bibliotecas proporcionadas para la plataforma Arduino para simplificar la interacción del hardware y el desarrollo de IoT.
25. Cifrado y seguridad (continuación)
OpenSSL (continuación): Además de las funciones mencionadas anteriormente, OpenSSL se usa ampliamente para implementar los protocolos SSL y TLS, y para generar y administrar certificados.
Bouncy Castle: una biblioteca de cifrado para Java y C# que proporciona una amplia gama de implementaciones de algoritmos de cifrado.
Cryptopp: biblioteca de cifrado C que proporciona implementación de algoritmos de cifrado de alto rendimiento.
26. Automatización y automatización robótica de procesos (RPA)
Selenium: herramientas y bibliotecas para automatizar las interacciones del navegador web.
Puppeteer: biblioteca Node.js que proporciona una forma de manipular el navegador Chrome o Chromium para su automatización.
Appium: herramienta de código abierto para automatizar aplicaciones móviles, web e híbridas.
27. Aprendizaje automático e inteligencia artificial
TensorFlow: una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google, que admite aprendizaje profundo, redes neuronales, etc., y proporciona una gran cantidad de API y herramientas.
PyTorch: una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial de Facebook, que es especialmente adecuada para tareas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
Scikit-learn: una biblioteca de aprendizaje automático basada en Python que proporciona una gran cantidad de algoritmos y herramientas de aprendizaje automático simples y eficientes.
28. Visualización y análisis de datos (continuación)
Dash: un marco web para Python diseñado específicamente para crear aplicaciones web para visualización y análisis de datos.
Bokeh: biblioteca de visualización de datos interactiva de Python que puede crear gráficos estadísticos complejos y admite grandes conjuntos de datos.
Seaborn: una biblioteca de visualización de datos de Python basada en matplotlib que se centra en el trazado estadístico y proporciona una interfaz más avanzada y estilos predeterminados más hermosos.
29. Generador de sitios web estáticos
Hugo: un generador de sitios web estáticos rápido y flexible escrito en Go.
Jekyll: Generador de sitios web estáticos basado en Ruby, especialmente indicado para blogs y sitios web personales.
Gatsby: generador de sitios web estáticos creado con React y GraphQL, que ofrece un rico ecosistema y complementos.
30. Programación funcional
Lodash: una práctica biblioteca de funciones para JavaScript que proporciona muchas funciones para manejar tareas comunes como matrices, objetos, números, etc.
Ramda: una biblioteca de JavaScript centrada en el estilo de programación funcional, que proporciona características como funciones puras y curry automático.
Scalaz: una biblioteca de programación funcional para el lenguaje Scala que contiene un rico conjunto de abstracciones de programación funcional y estructuras de datos.
31. Programación asincrónica y concurrencia (continuación)
asyncio: el marco de E/S asíncrono de Python admite programación concurrente y asincrónica, especialmente adecuado para programación de redes y aplicaciones web.
Akka: un marco de programación concurrente escrito en Scala y Java que proporciona capacidades informáticas concurrentes y distribuidas basadas en el modelo Actor.
Vert.x: una plataforma de aplicaciones asíncrona y multilingüe construida sobre JVM, que admite Java, Scala, Groovy, JavaScript y otros lenguajes.
32. Procesamiento de gráficos e imágenes
Pillow: la biblioteca de procesamiento de imágenes de Python, una rama de PIL (Python Imaging Library), proporciona una amplia gama de funciones de procesamiento de imágenes.
OpenCV: una biblioteca de aprendizaje automático y visión por computadora de código abierto que admite múltiples idiomas y plataformas y se usa ampliamente en el procesamiento de imágenes, detección de objetivos y otros campos.
Three.js: una biblioteca de gráficos 3D JavaScript basada en WebGL para crear y mostrar gráficos 3D en un navegador web.
33. Contenedorización y microservicios
Docker: tecnología de contenedorización que permite a los desarrolladores empaquetar aplicaciones y sus dependencias en un contenedor portátil e implementarlo fácilmente en cualquier entorno.
Kubernetes (K8): una plataforma de orquestación de contenedores de código abierto que brinda la capacidad de implementar, escalar y administrar automáticamente aplicaciones en contenedores.
Istio: una malla de servicios de código abierto que gestiona la comunicación entre microservicios y proporciona funciones como gestión del tráfico, seguridad y aplicación de políticas.
34. Llamada a procedimiento remoto (RPC)
gRPC: un marco RPC universal, de código abierto y de alto rendimiento desarrollado por Google que admite múltiples idiomas y plataformas.
Ahorro: el marco RPC desarrollado por el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial de Facebook admite múltiples lenguajes de programación y protocolos de transmisión.
Apache Dubbo: un marco Java RPC liviano y de alto rendimiento, especialmente adecuado para arquitectura de microservicios.
35. Procesamiento y transmisión de video
FFmpeg: una biblioteca de procesamiento de audio y video de código abierto que proporciona una amplia gama de códecs de audio y video, conversión, procesamiento de transmisiones y otras funciones.
GStreamer: una biblioteca para crear componentes de procesamiento de medios, que admiten audio, video, transmisión de medios y otras aplicaciones.
HLS (HTTP Live Streaming): un protocolo de transmisión de medios de streaming lanzado por Apple, que se utiliza ampliamente para transmisiones en vivo de videos en línea y bajo demanda.
36. Desarrollo de juegos
Unity3D: un motor de desarrollo de juegos multiplataforma que admite múltiples plataformas y dispositivos y proporciona una gran cantidad de herramientas y recursos.
Unreal Engine: una potente plataforma de desarrollo de juegos 3D en tiempo real que proporciona efectos visuales realistas y funciones avanzadas de diseño de juegos.
Phaser.js: un marco de juego 2D basado en HTML5, escrito en JavaScript, adecuado para el desarrollo de juegos en la web y dispositivos móviles.
37. Pruebas automatizadas
Selenium (continuación): Además de usarse para la automatización del navegador web, Selenium también admite pruebas automatizadas de aplicaciones móviles, aplicaciones de escritorio y otras plataformas.
Appium (continuación): herramienta de prueba de automatización de aplicaciones móviles compatible con plataformas iOS y Android.
Jest: un marco de prueba de JavaScript desarrollado por el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial de Facebook, que es especialmente adecuado para probar marcos de front-end como React.
38. Procesamiento de textos y procesamiento del lenguaje natural (PNL) (continuación)
NLTK (Natural Language Toolkit): la biblioteca NLP de Python proporciona una gran cantidad de herramientas y recursos de procesamiento de texto.
spaCy (continuación): Además de las funciones mencionadas anteriormente, spaCy también admite tareas avanzadas de PNL, como el procesamiento en varios idiomas y la clasificación de texto.
Transformers: la biblioteca NLP desarrollada por Hugging Face proporciona una gran cantidad de modelos Transformer previamente entrenados, como BERT, GPT, etc.
39. Mensajería en tiempo real y WebSocket
Socket.IO: un marco de aplicación en tiempo real basado en Node.js, que admite múltiples protocolos de comunicación en tiempo real, como WebSocket y sondeos prolongados.
SignalR: biblioteca ASP.NET de Microsoft para simplificar el proceso de agregar funcionalidad web en tiempo real a sus aplicaciones web.
API WebSockets: la interfaz WebSocket nativa proporcionada por los navegadores modernos para establecer una comunicación bidireccional persistente entre clientes y servidores.
40. Registro y seguimiento
ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): solución de código abierto para gestión, búsqueda, análisis y visualización de registros centralizados.
Prometheus: un conjunto de herramientas de monitoreo y alertas de código abierto, especialmente adecuado para entornos nativos de la nube.
Graylog: una solución de gestión de registros de código abierto que admite múltiples fuentes de registros y análisis en tiempo real.
41. Sistemas distribuidos y protocolos de consenso.
Apache ZooKeeper: servicio de coordinación distribuida, utilizado para mantener información de configuración, nombres, proporcionar sincronización distribuida y proporcionar servicios grupales.
Raft: un algoritmo de consenso para gestionar registros replicados, utilizado como componente central en muchos sistemas distribuidos.
etcd: sistema de almacenamiento de valores clave para configuración compartida y descubrimiento de servicios, a menudo utilizado con plataformas de orquestación de contenedores como Kubernetes.
42. Computación científica y análisis de datos.
NumPy: biblioteca de computación numérica de Python, que proporciona herramientas y objetos de matriz multidimensional de alto rendimiento.
Pandas: la biblioteca de análisis de datos de Python proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos, especialmente adecuadas para tareas de análisis y procesamiento de datos.
Matplotlib: biblioteca de trazado de Python para crear gráficos 2D y 3D estáticos, dinámicos e interactivos.
43. Sistemas integrados e Internet de las cosas (IoT) (continuación)
Arduino IDE: un entorno de desarrollo integrado proporcionado para la plataforma Arduino para escribir y cargar código en la placa Arduino.
Raspberry Pi OS (Raspbian): un sistema operativo personalizado para la plataforma de hardware Raspberry Pi, que proporciona una gran cantidad de software y herramientas de desarrollo.
MQTT (continuación): Además de las funciones mencionadas anteriormente, MQTT también admite múltiples modos de mensajería, como publicación/suscripción, punto a punto, etc., lo que es especialmente adecuado para escenarios de IoT.
44. Calidad del código e integración/implementación continua (CI/CD)
SonarQube: una plataforma para detectar automáticamente la calidad del código y proporcionar recomendaciones de corrección.
Jenkins: un servidor de automatización de código abierto que se utiliza para respaldar la integración continua y la implementación continua en el proceso de desarrollo de software.
GitLab CI/CD: la solución incorporada de integración continua e implementación continua proporcionada por GitLab está estrechamente integrada con el almacén de códigos y las funciones de gestión de proyectos de GitLab.